于艷輝,史長亮

(1.永城職業(yè)學(xué)院 機(jī)電工程系,河南 永城 476600;2.河南理工大學(xué) 化學(xué)化工學(xué)院,河南 焦作 454003)

0 引 言

2021年中國消費(fèi)近49.8億t標(biāo)準(zhǔn)煤,占一次能源消費(fèi)總量的56.8%,中國以煤為主要能源結(jié)構(gòu)的形式依然沒有改變。煤炭在消費(fèi)過程中,僅電煤消費(fèi)占比達(dá)60%以上,然而煤炭在燃燒過程中不可避免的產(chǎn)生氣體污染、粉塵危害、固廢堆積等環(huán)境問題,尤其是燃煤過程中產(chǎn)生的SO2是亟需解決的環(huán)境熱點(diǎn)問題[1-2]。

為提高煤炭清潔化利用效率,燃前高梯度磁選脫硫技術(shù)是一項(xiàng)能耗低、工藝簡單的綠色分選技術(shù),該技術(shù)可與現(xiàn)有磨粉噴吹工藝系統(tǒng)中的流化床進(jìn)行關(guān)聯(lián),可深度脫除占比20%左右、密度大、粒度粗的富集回粉中的煤系黃鐵礦,煤系黃鐵礦的流化床富集及高梯度磁選技術(shù)研究意義重大[3-4]。陳清如等[5]、焦紅光等[6-7]、鐵占續(xù)等[8]、駱振福等[9]、ZHANG等[10]、ORDER等[11]從高梯度磁選機(jī)研發(fā)、煤粉磁性強(qiáng)化技術(shù)研究以及磁選過程機(jī)理、不同地域煤粉磁性質(zhì)等方面進(jìn)行大量工作,證實(shí)了高梯度磁選脫除煤系黃鐵礦的可行性以及煤系黃鐵礦初步富集效率影響的重要性,但基于現(xiàn)有流化床對(duì)煤系黃鐵礦去除的技術(shù)研究較少。李桂春等[12]針對(duì)某電廠回粉開展流態(tài)化分選試驗(yàn),<0.22 mm黃鐵礦在流化床底部富集且全硫含量在15%以上,灰分高達(dá)72.3%,證實(shí)流化床可脫除大部分黃鐵礦;HYUNG等[13]通過設(shè)計(jì)360°入料口結(jié)構(gòu)優(yōu)化柱形分選腔體,從而有效提高了分選粒度上限;GURUPRASAD等[14]研究了針對(duì)流化床流場(chǎng)特性可適用的Urans、Les和混合Les / Rans模型的優(yōu)缺點(diǎn),為流場(chǎng)模型的優(yōu)選提供參考;SOUZA等[15]采用歐拉-拉格朗日方法和單向耦合方法進(jìn)行了數(shù)值模擬,評(píng)估了入口管道長度對(duì)流場(chǎng)和分離效率的影響,結(jié)果表明入口導(dǎo)管長度為筒體直徑的1.5倍時(shí),其對(duì)流化床性能影響較小;WASILEWSKI等[16]提出在柱形腔體內(nèi)部設(shè)計(jì)倒錐體結(jié)構(gòu),模擬驗(yàn)證了該結(jié)構(gòu)可強(qiáng)化流化床的富集效率;DEHDARINEJAD等[17]、常明等[18]、魏培等[19]指出流化床分選礦物過程,對(duì)其分選性能影響至關(guān)重要的關(guān)鍵參數(shù)包括粒度、氣體流速、顆粒負(fù)載量、分選時(shí)間等。但對(duì)基于數(shù)值模擬手段研究不同粒級(jí)對(duì)流化床分選過程影響特性的研究仍不充分,通過優(yōu)化流化床分選結(jié)構(gòu)、借助合理流態(tài)化計(jì)算模型、限定各關(guān)鍵參數(shù)值,有助于明確煤系黃鐵礦富集過程的微觀運(yùn)動(dòng)特性,從而為燃前磁選凈化技術(shù)提供借鑒。

筆者設(shè)計(jì)了柱式流化床結(jié)構(gòu),選取煤基質(zhì)及煤系黃鐵礦單體構(gòu)成的混合物作為研究對(duì)象,模擬了不同粒度、流化速度以及混合比影響下顆粒群跡線信息,以煤系黃鐵礦高的富集效率作為評(píng)價(jià)目標(biāo),分析去除過程,研究結(jié)論對(duì)于改善高梯度磁選入料質(zhì)量,豐富噴吹燃煤脫硫技術(shù)體系具有積極意義。

1 試 驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)原料

柱形流化床去除試驗(yàn)中的煤系黃鐵礦選用貴州松河礦,煤基質(zhì)選用經(jīng)浮沉后的<1.3 kg/m3浮沉凈煤;圖1(a)中的黃鐵礦成分特征峰較明顯,經(jīng)測(cè)試全硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)22.4%;圖1(b)主要是高嶺石組分,其含碳量為70%;按照GB/T 217—2008《煤的真相對(duì)密度測(cè)定方法》測(cè)定煤系黃鐵礦與浮沉凈煤的真密度分別為3 900、1 200 kg/m3。

圖1 試驗(yàn)樣品XRDFig.1 XRD diagram of experimental samples

1.2 自制柱形流化床

自制柱形流化床如圖2所示,氣流從一次進(jìn)風(fēng)口進(jìn)入聚風(fēng)區(qū)并向風(fēng)選管內(nèi)通入穩(wěn)定氣流,在整個(gè)分選區(qū)域內(nèi)的一次錯(cuò)配區(qū)煤系黃鐵礦和煤基質(zhì)開始分離,二次錯(cuò)配區(qū)再次強(qiáng)化煤系黃鐵礦和煤基質(zhì)的分離,最終煤基質(zhì)被帶入氣流緩沉區(qū)從輕產(chǎn)物收集口收集,煤系黃鐵礦在重產(chǎn)物收集口收集。

圖2 自制柱形流化床 Fig.2 Self-developed column fluidized bed

1.3 研究方法

對(duì)整個(gè)流體域進(jìn)行四面體結(jié)構(gòu)網(wǎng)格劃分,畸變度平均值為0.22,最高值為0.79,生成68 105 個(gè)單元、103 813 個(gè)節(jié)點(diǎn),保證計(jì)算精度(圖(3));選擇了7萬、14萬、29萬3種不同數(shù)量的網(wǎng)格進(jìn)行網(wǎng)格無關(guān)性驗(yàn)證,得到柱形流化床風(fēng)選管中軸線上在不同網(wǎng)格數(shù)量下速度分布(圖3(c)),當(dāng)網(wǎng)格數(shù)量超過7萬后,風(fēng)選管中軸線上的速度分布無較大變化,綜合考慮計(jì)算效率和計(jì)算精度,選擇7萬網(wǎng)格進(jìn)行模擬計(jì)算;選用Realizablek-epsilon RANS模型,使用DPM對(duì)粒子運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行計(jì)算[20];球形度選取,對(duì)粗顆粒和中等顆粒使用Spherical drag law,對(duì)細(xì)粒度顆粒使用Non-spgerical drag law,且Shape factor設(shè)置為0.65;模擬邊界條件和模擬參數(shù)具體情況見表1;通過考察模擬中粒子運(yùn)動(dòng)軌跡(藍(lán)色顆粒為煤基質(zhì);紅色顆粒為煤系黃鐵礦)及分選后收集輕產(chǎn)物的硫分、礦物成分評(píng)價(jià)分選效率,并對(duì)輕產(chǎn)物的模擬產(chǎn)率和分選產(chǎn)率比較,證實(shí)模擬技術(shù)的可行性。

表1 模擬邊界條件和顆粒屬性Table 1 Simulate boundary conditions and particle propertie

圖3 模擬設(shè)置Fig.3 Simulation settings

2 結(jié)果與討論

2.1 流化場(chǎng)特性

圖4(a)為流化速度1.0 m/s時(shí)流化床內(nèi)速度分布云圖,與注入風(fēng)口對(duì)應(yīng)的1處速度為0.78 m/s,之后流化速度有所削弱并流經(jīng)分選區(qū)域內(nèi)所含測(cè)點(diǎn)2、3、4、5處,其模擬值分別為0.58、0.59、0.63、0.52 m/s;采用智能壓力風(fēng)速風(fēng)量儀(型號(hào):DP2000)由連接口進(jìn)入風(fēng)選管內(nèi)(圖4(b))并對(duì)各測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè),實(shí)測(cè)值與理論值誤差均小于5%(圖4(c)),證實(shí)模擬條件設(shè)置合理。

圖4 速度1.0 m/s時(shí)流化床流速特性Fig.4 Velocity characteristics of fluidized bed at 1.0 m/s

2.2 粒度對(duì)于煤系黃鐵礦去除的影響

在風(fēng)速1.0 m/s條件下,對(duì)磨礦工藝中常見主導(dǎo)粒度分別為0.150、0.125、0.106、0.090、0.074 mm的混合顆粒在柱形流化床中的分離過程進(jìn)行模擬,結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同粒度影響下粒子軌跡Fig.5 Particle trajectory under the influence of different particle size

由圖5可知,0.15 mm混合顆粒全部從重產(chǎn)物收集口排出,0.074 mm混合顆粒大多數(shù)從輕產(chǎn)物收集口排出,分離效果較差;而0.090～0.125 mm混合顆粒,煤基質(zhì)與煤系黃鐵礦分別在輕產(chǎn)物收集口與重產(chǎn)物收集口富集,風(fēng)速1.0 m/s適于該粒級(jí)的分選,為進(jìn)一步研究該粒級(jí)組成與流場(chǎng)的響應(yīng)關(guān)系,模擬按粒度及密度區(qū)分的運(yùn)動(dòng)特性如圖6所示。圖6(a)顯示輕產(chǎn)物收集口、重產(chǎn)物收集口不同粒度顆粒均有富集,圖6(b)顯示輕產(chǎn)物收集口均為低密度顆粒,而重產(chǎn)物收集口部分低密度顆粒被夾帶,0.090～0.125 mm中部分煤基質(zhì)受粒度效應(yīng)影響被損失。此外,通常因磨煤機(jī)工況,磨粉系統(tǒng)中不可避免出現(xiàn)粗粉和細(xì)粉,進(jìn)一步研究粗粉和細(xì)粉與流化速度的響應(yīng)關(guān)系至關(guān)重要。

圖6 0.090～0.125 mm顆粒運(yùn)動(dòng)特性Fig.6 Motion characteristics of 0.090-0.125 mm particles

2.3 流化速度對(duì)煤系黃鐵礦去除的影響

圖7和8分別為粗粉顆粒(0.15～0.20 mm)和細(xì)粉顆粒(0.045～0.074 mm)在不同流化速度下的運(yùn)動(dòng)特性。

圖7 不同流化速度下粗粉顆粒運(yùn)動(dòng)特性Fig.7 Motion characteristics of coarse-grained particles under differ rent fluidization speeds

圖7(a)反映不同流化速度影響下粒度響應(yīng)較明顯,流化速度為1.5 m/s時(shí),輕產(chǎn)物收集口處均為粒度較小顆粒富集,隨流化速度增大,輕產(chǎn)物收集口出現(xiàn)不同粒度顆粒富集、且富集數(shù)量越來越多;圖7(b)顯示密度與流化速度的響應(yīng)程度并不明顯,在1.5、2.0 m/s時(shí),重產(chǎn)物收集口處有煤基質(zhì)的夾雜,在3.0 m/s時(shí),輕產(chǎn)物收集口處出現(xiàn)煤系黃鐵礦的夾雜;綜合分析:當(dāng)風(fēng)速為2.5 m/s時(shí)柱式流化床可以完成對(duì)粗粉顆粒有效分選。推測(cè)在流化床分選過程中,煤基質(zhì)將大概率損失于粗粉顆粒。

由圖8可知,細(xì)粉顆粒對(duì)于流化速度變化較為敏感。當(dāng)流化速度大于0.6 m/s時(shí),因流速過大會(huì)有部分高密度顆粒從輕產(chǎn)物收集口被富集,而當(dāng)風(fēng)速小于0.4 m/s時(shí),部分低密度顆粒因流速過小從重產(chǎn)物收集口富集,在流速為0.5 m/s時(shí)分選效果較好,但輕產(chǎn)物收集口仍有煤系黃鐵礦夾雜,因此應(yīng)盡量避免磨煤機(jī)出現(xiàn)過磨現(xiàn)象。

圖8 不同流化速度下細(xì)粉顆粒運(yùn)動(dòng)特性Fig.8 Motion characteristics of fine-grained particles under different fluidization speeds

為進(jìn)一步解釋流化速度經(jīng)優(yōu)化后對(duì)輕產(chǎn)物的作用效果,提煉上述模擬結(jié)果做不同粒度輕產(chǎn)物收集產(chǎn)率及速度分布對(duì)比,如圖9所示。圖9 (a)表明優(yōu)化的流化速度可完全滿足不同粒級(jí)強(qiáng)產(chǎn)物的需求,能夠從輕產(chǎn)物收集口處順利收集,保證分選效果;圖9(b)表明經(jīng)優(yōu)化后不同粒度的輕產(chǎn)物分配率都較高,分選效果較好。

圖9 優(yōu)化流化速度下不同粒度輕產(chǎn)物收集產(chǎn)率及速度分布對(duì)比和各粒級(jí)輕產(chǎn)物百分比實(shí)測(cè)與模擬值對(duì)比Fig.9 Comparison of collection yield and velocity distribution of light products with different particle sizes under optimized fluidization velocity and comparison of measured and simulated light product percentage of each particle size

2.4 配比對(duì)煤系黃鐵礦去除的影響

因?qū)嶋H分選中不同煤樣含硫不同,進(jìn)一步研究各粒級(jí)煤系黃鐵礦與煤基質(zhì)在最佳對(duì)應(yīng)流化速度條件下不同配比(2∶3、1∶4)顆粒運(yùn)動(dòng)特性,如圖10～12所示。

圖10 不同配比下細(xì)粉顆粒運(yùn)動(dòng)特性Fig.10 Motion characteristics of fine-grained particles under different mixture ratio

圖11 不同配比下中粒級(jí)運(yùn)動(dòng)特性Fig.11 Motion characteristics of middle-grained particles under different mixture ratio

圖12 不同配比下粗粉顆粒運(yùn)動(dòng)特性Fig.12 Motion characteristics of coarse-grained particles under different mixture ratio

由圖10～12對(duì)比可知,隨煤系黃鐵礦含量減少,因細(xì)粉顆粒的粒度效應(yīng)對(duì)于流化速度的響應(yīng)更明顯,輕產(chǎn)物收集口出現(xiàn)了更多的煤系黃鐵礦;中粒級(jí)與粗粉顆粒含煤基質(zhì)、煤系黃鐵礦的分離受煤系黃鐵礦含量變化影響不大,中粒級(jí)所含煤系黃鐵礦和煤基質(zhì)在分選區(qū)中的二次錯(cuò)配區(qū)出現(xiàn)混合返料,因此重產(chǎn)物收集口有部分煤基質(zhì)殘留;但粗粉顆粒在一次錯(cuò)配區(qū)即實(shí)現(xiàn)有效分離,粗粉顆粒更易被分離。

2.5 柱式流化床驗(yàn)證

基于自制柱形流化床,根據(jù)模擬設(shè)定粒度條件分別選取0.15～0.20、0.090～0.125、0.045～0.074 mm三種煤系黃鐵礦與煤基質(zhì)1∶4混合樣,為進(jìn)一步評(píng)價(jià)柱式流化床分選試驗(yàn)效果及所需最佳流化速度,每種粒度下分別對(duì)應(yīng)選取模擬優(yōu)化的流化速度及對(duì)比流化速度,通過計(jì)算輕產(chǎn)物的試驗(yàn)產(chǎn)率與模擬產(chǎn)率對(duì)比,證實(shí)模擬技術(shù)的可信度并評(píng)價(jià)柱式流化床去除效率;同時(shí),煤系黃鐵礦與煤基質(zhì)分離效果評(píng)價(jià)見表2,其對(duì)應(yīng)對(duì)比結(jié)果如圖13所示。

表2 煤系黃鐵礦與煤基質(zhì)分離效果評(píng)價(jià)Table 2 Evaluation of separation effect on coal-pyrite and coal-matrix

圖13 不同粒級(jí)混合樣及分離輕產(chǎn)物XRD圖對(duì)比Fig.13 XRD patterns of mixed samples with different particle sizes and separated light products

由表2可知,不同條件下收集各粒級(jí)輕產(chǎn)物的硫分較混合樣大幅降低,且模擬優(yōu)化的流化速度值對(duì)應(yīng)的去除效率最佳;圖13進(jìn)一步證實(shí)在模擬優(yōu)化條件下進(jìn)行柱式流化床分選試驗(yàn)可達(dá)較高去除效率;同時(shí)針對(duì)0.15～0.20、0.090～0.125和0.045～0.074 mm,試驗(yàn)后輕產(chǎn)物的收集產(chǎn)率分別為98.3%、94.6%和94.2%,模擬理論分別為99.4%、98.2%和91.7%,其相對(duì)誤差分別為1.1%、3.6%和2.5%,證實(shí)模擬可信。

3 結(jié) 論

1)自制柱式流化床分選區(qū)內(nèi)流化速度分布較平穩(wěn),且分選區(qū)設(shè)計(jì)的一次錯(cuò)配區(qū)和二次錯(cuò)配區(qū)可提高煤系黃鐵礦和煤基質(zhì)的分離效果。

2)不同粒級(jí)與對(duì)應(yīng)流化速度的響應(yīng)程度不同。粗粉顆粒在一定流化速度區(qū)間,分離效果最明顯,且受干擾程度小;中粒級(jí)為主導(dǎo)粒級(jí),可被有效分離,但隨煤系黃鐵礦含量增大,流化床的二次錯(cuò)配區(qū)出現(xiàn)返料現(xiàn)象,造成煤基質(zhì)一定程度損失;細(xì)粉顆粒受流化速度影響最明顯,且理論分離效果較差,控制前端過磨現(xiàn)象。

3)粗粉顆粒(0.15～0.20 mm)對(duì)應(yīng)2.5 m/s、中粒級(jí)(0.090～0.125 mm)對(duì)應(yīng)1.0 m/s、細(xì)粉顆粒(0.045～0.074 mm)對(duì)應(yīng)0.5 m/s,輕產(chǎn)物收集產(chǎn)率分別為99.4%、98.2%、91.7%。

4)自制流化床分選混合樣品后煤系黃鐵礦混入輕產(chǎn)物的概率降低,不同粒級(jí)收集輕產(chǎn)物的硫分得到有效控制,且試驗(yàn)產(chǎn)率與模擬產(chǎn)率接近,表明選用DPM模型具合理性,自制分選流化床分選可行。